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【重磅思考!】极简TMT框架(入门)及2017年策略(买入算法类)
来源:上海懿坤资产管理有限公司  发表时间:2017/1/4 13:00:08  点击:436 次

投资者对计算机(对TMT)的困扰是:专用名词多、缺乏体系、业绩要勾兑、估值不统一、选择哪个细分领域炒比较困难。


这里麻烦您腾出20分钟时间,分析师试图第一次提出四行业统一的TMT框架和2017年策略。之前两篇类似思考是:2015年3月"SW"互联网模型、2016年7月“汉诺塔”模型分别试图解决互联网估值、TMT未来3-5年技术渗透的问题。


本文演讲于11月24日“投资2020”2017年策略年会,文字版首次发表于11月26日晚。



名册

刘洋(刘智、刘畅、孙家旭、刘高畅、郭雅绮等)

顾海波(何俊峰、贾金健、雷蕾等)

周建华(顾晟、施妍、牟晓凤、汪澄等)

王谋(杨海燕、梁爽等)

感谢外部TMT经典研究、外部周期行业研究的启发





报告要点:


极简TMT框架指引Alpha-分析师第一次写的2017年TMT投资策略


1)市场尚未提出TMT四行业统一研究框架。投资者对TMT策略的困扰包括:专用名词多、缺乏体系、业绩勾兑、估值统一、行业比较困难、主题选择困难。

2)预计3-5年后底层(生物、材料、工艺)到上层(智能生产、智能互联网)的TMT新增领域极大。1)从材料学的印刷材料和第三代化学材料、工艺的EUV和MEMS,到软件学的理财机器人及无人值守生产线、互联网的竞技训练及教育机器人等,均与TMT四个行业有关。2)电子增量在第三代材料、7NM制程、18寸晶圆、车载设备等,通信增量在硅光子芯片、5G传输和5G基带等,计算机增量在全行业算法及大数据应用,传媒互联网增量在游戏、训练、教育等智能化娱乐休闲。

3)2004至未来,电子的商业模式依次为产品、解决方案(09年至今)、算法(16年后)。产品模式拆解为三个阶段,周期硬件、苹果(09-13)、非苹果(12年后)。行业收入增速25%,2013年后机器成本、人力成本均提高,限制盈利能力。09-13机会属于苹果产业链产品阶段。未来机会在算法(芯片设计等)。

4)2007至未来,通信的商业模式依次为产品、解决方案(08年至今)、互联网(12-16年)、算法。产品模式拆解为周期硬件、成长硬件两类。09-10、13-14机会属于运营商周期阶段。未来机会在算法+产品(例如华为)。

5)2004至未来,计算机的商业模式为服务(04-06)、产品(05-10)、解决方案(06-13)、互联网(含并购,12-14)、移动互联网(13-15)、算法(15后)。12-15机会属于互联网阶段。未来机会在算法(AI、大数据)。

6)2005至未来,传媒的商业模式依次为产品(05-09)、解决方案(12-15)、互联网(含并购,13后)、移动互联网(13后)、算法(例如阿里巴巴、腾讯)。

7)产品模式下,硬件优于软件互联网。硬件公司(电子、通信)的典型指标为效率5-10万,20K-30K人力,对应10-20亿利润,300-500亿市值。最佳软件互联网公司效率高,1K-2K人力,利润上限为5-10亿利润,150-300亿市值。两者差异在于硬件公司的生产人才红利优于软件开发人才红利。

8)移动互联、算法模式下,软件互联网优于硬件。移动互联典型指标为效率50-100万,2K人力。算法典型指标为效率100-200万,人力不定。其高员工福利解决了开发人才瓶颈,因而利润暂无上限,强者恒强。

9)中期策略:买入算法型公司,因为TMT四个行业的未来均在于此模式。

10)2017TMT策略:根据以上理论,1)买入算法型公司(芯片设计\大数据\AI)。2)产品模式下,买入2017年高增长或反转领域,例如影视游戏\军工安全TMT\轨交IT\5G的增长预期。





目录





1.1 计算机TMT策略的苦恼


TMT投资,至少有6个苦恼:专用名词多、缺乏体系、业绩需要勾兑?、估值不统一、四行业比较困难、主题选择困难。没有体系,就会陷入业绩和股价神秘莫测的困惑,最终只能依赖调研,海量无谓调研后发现也难以分辨哪些做得成,哪些做不成。





2.1 2007年后增加国内TMT 6万亿市值


首先,TMT四个行业存在“汉诺塔”关系。即每个行业就像一层塔一样,逐渐堆叠,应用类行业堆叠在基础行业之上。软件与传媒行业堆叠在通信之上,通信堆叠在电子之上,电子堆叠在材料之上,材料建立在元素之上。如果更细致的拆分,这种行业之间的“塔”结构更明显。一旦底层行业发生技术(或者模式)变化,上层行业依次重塑,这就像印度“汉诺塔”游戏。


例如,正因为2007年国内人机交互这层“塔”加速从DOS变为Windows,上层的各行业(“塔”)依次变化,最终2008-2015年A股TMT增加6万亿市值。




2.2 更底层技术都在发生变化


其次,当前更底层技术都在发生变化,所以TMT机会层出不穷。




2.3 3-5年的TMT BIG THING!


最后,设想未来3-5年的TMT远景:


电子方面:第三代化学物(SIC/GaN)出现,驱动功率放大器,用在军工、新智能终端等。硅工艺7NM成熟(预计2016年10NM基本成熟),用在数字电路,驱动新兴处理器/FPGA。预计EUV(极紫外光,波长比现有的光刻设备缩小了超过10倍,可使未来技术节点达到10nm甚至更小) 2018-2019年成熟,驱动18英寸晶圆研发。2019-2020年印刷材料带来印刷工艺的变化,驱动柔性屏幕改进。MEMS技术成熟带来传感器进步,传感器是通信物联网应用、上层软件和互联网应用的基础。


通信方面:中国华为成为5G计划码控制部分协议参与方。按照2008-2009年3G、2013年4G对A股带动,预计5G 2017-2019年基础设施、无限网络、基带芯片新增投资。此外,英特尔2016年提出“硅光计划”(利用硅发送和接收携带数据的激光信号,硅光子芯片速度可以达到100G,未来力争400G,而且功率低),用于高速传输。


计算机方面:伴随GPU/FPGA发展(例如NVidia),积累大数据(Big Data),通过现有人工智能算法(监督式学习、半监督式学习),可以产生局部替代人力的应用,满足海量客户个性化需求。金融领域出现理财机器人,创作方面出现写作机器人,工业出现无人值守流水线,医疗出现医疗辅助机器人。这些都是在乌镇第三届互联网大会呼之欲出的趋势,预计2016-2020年成熟。


传媒互联网方面:伴随GPU/FPGA和软件算法改进,出现沉浸式游戏、竞技训练(例如根据录像和套路分解,强制告诉运动员反映,用于足球等多人团战领域)、教育机器人相亲及约会培训(例如婚恋网站衍生业务)。生活领域更多关于性格、情感等传统难以驾驭的分支,都可以通过新兴底层技术实现。


以上四个领域在2016-2020年就可以看到大量技术节点,所以中长期研究很有价值。




3.1 电子:细分高增长以人力薪酬高企为代价


借鉴一些外部电子优秀研究结果,我们研究发现:电子的发展阶段概括为“产品”、“解决方案”(又叫行业应用)、“算法”(芯片设计等)


电子领域2009年之前几乎不存在,2009年后“产品型”电子公司造就了行业,2010-2013年出现方案型厂商。


行业的人均收入约为60万元/人,人均利润在2-5万元之间。在TMT四个行业中偏低。


电子行业收入复合增速约25%,毛利率在2004-2012年上升,此后稳中有降,体现机器/原材料的成本增加。2013年后费用率提升,反映人力的成本增加。因而2015年的行业利润率低点是原材料、人力成本最大化的结果,在2016年开始逐渐恢复



3.2 电子的2009-2016


2004-2007年,电子的典型商业模式是周期性硬件产品,代表厂商如生益科技,利润上限约5亿元;2009-2013年典型商业模式是成长性硬件产品(苹果),代表厂商如莱宝高科、歌尔股份,利润上限约20亿元;2010-2014年模式为成长性硬件产品(其它产业链);代表厂商如欧菲光、长盈精密,利润上限约20亿元。2010-2015年代表商业模式是解决方案(例如安防);代表厂商如海康威视、大华股份,利润上限介于50-100亿之间;预计2016年起代表新商业模式是算法(例如芯片设计)。




3.3 电子2017策略:军工、半导体及反转标的


既然商业模式演进图如上,2017年策略是:1)买入算法类企业,例如芯片设计、军工电子。产品类电子企业的利润峰值约20亿元(后续会从人力成本、管理半径解释原因),算法类电子企业的利润峰值为100亿元。2)既然2015年底是行业利润率底部,买入反转标的。




3.4 通信



借鉴一些外部通信优秀研究结果,我们研究发现:通信发展阶段概括为“产品”、“解决方案”(又叫行业应用)、“互联网”、“算法”等


通信行业的两次大增长是2008-2009年3G驱动,2013-2014年4G驱动,与运营商CAPEX有关,在报表上特征明显。运营商以外有部分成长类企业,还有部分与互联网、算法相关的企业。


通信的人均收入超过100万元,人均利润在1.5-5万之间。TMT四个行业里最高的人均收入表明产品复制性、通用性最好,但人均利润最低(甚至低于行业属性类似的电子)表明外部重大竞争者(华为、思科等)带来的竞争压力。





3.5 通信的2009-2016


通信的典型商业模式是周期性硬件产品(运营商),代表厂商如中天科技某光纤光缆厂商,利润上限10-20亿元。2008-2015年出现了局部的成长性硬件产品,例如光迅科技、海能达,当前利润峰值10亿元。随后出现了解决方案公司,例如海格通信、烽火通信,当前利润峰值可能为10亿元。2012-2016年出现了互联网属性公司,例如网宿科技,当前利润峰值20亿元。预计未来机会是算法类通信公司。




3.6 通信2017策略:细分高增(安全、 IDC)、主题(预热5G)


2017年通信策略:1)安全类、军工类通信企业,既有算法性质,又是细分高增长。2)5G相关产业链预热, 尽管业绩大幅增长未到。具体联系申万宏源通信顾海波观点。




3.7 计算机:稳态利润增速15%



计算机的商业模式概括为服务、产品、解决方案(行业应用)、互联网、移动互联网、算法(大数据、人工智能、云等)。


计算机是一个稳态利润增速15%的行业。其收入增速约15%,影响利润增速大小年的关键是人力薪酬。企业经常在景气大年扩张人力,导致一旦收入不达预期后,利润低于预期。历史上2004-2007、2009-2012年两次利润率波动都是这样导致。2013-2016年,计算机行业成长的驱动因素不是人数,而是人均效率。人均利润从3万达到8万。这表明计算机企业已经管理比较成熟,纠正了历史上两次波动周期的经营错误,更加审慎。


顺便一提:TMT的生产工具是机器与人力,周期品的生产工具是资源与产能。前者的历史利润率波动产生很多教训,导致人力扩张谨慎,不再贸然激进扩产,成长爆发性减弱、粘性提高。后者的历史利润率波动也将导致产能扩张谨慎,或许这次周期品的粘性也会提高?


计算机的人均利润5-10万元之间,自2012年起逐渐提高。我们寻找稳态人均利润10万元、甚至20万元以上的企业。





3.8 计算机的2010-2016


2004-2006年计算机代表商业模式是服务,例如华胜天成;2005-2010年代表商业模式是产品,例如用友软件(后名用友网络);2006-2013年代表商业模式是行业应用(解决方案),例如航天信息、东华软件。2012-2014年代表商业模式是互联网,2013-2015年代表商业模式是移动互联网,例如东方财富、同花顺。预计未来商业模式是算法(大数据、人工智能等),例如同花顺、同有科技、海兰信等。





3.9 计算机2017策略:投资类IT(轨交、基建)、安全军工IT、算法IT


根据市盈率计算,2017年计算机指数约打平。策略:1)买入高增长,尤其行业之前低迷、预计2017年加速的领域,这样可以享受戴维斯双击。例如轨交IT、基建IT、军工安全IT。2)买入算法类企业。排序偏后的原因是标的不多。具体可以联系申万宏源计算机 刘洋/刘智/刘畅/孙家旭/刘高畅/郭雅绮等观点。




3.10 传媒:稳态营业利润增速20%


传媒的商业模式包括产品、解决方案、互联网、移动互联网、算法等。和计算机行业一样,解决方案之后,出现了“并购”这样的分支。


借鉴了外部传媒互联网大师的作品和帮助:行业稳态营业利润增速约20%,人均利润7-10万之间,这种属性是TMT四个行业里最优秀的。2015年利润增速50%(剔除并购、转型后20%)是偶然因素,在2016年内生增速低点后,预计后续稳态利润增速依然约为20%.


高效率往往牺牲稳定性,行业增速稳定是以细分领域层出不穷驱动的。2010年前驱动为出版和广告,当时市场对各经济指标(汽车行业增速、宏观经济)对广告需求影响的研究较精细;2010-2011年为有线网和平面媒体;2012年为电影和电视剧;2013-2014年为手游;2015年和院线。还有彩票、视频、教育等分支,只是尚未出现显著的利润。






3.11 传媒的2010-2016



传媒互联网典型商业模式是产品(例如图书出版、电视剧),峰值利润约为10亿,代表企业是华策影视。随后商业模式为解决方案(例如电影及其附属品),峰值利润10-20亿元,代表企业是华谊兄弟。随后商业模式有两个分支:一个分支是互联网(例如游戏),峰值利润20亿元,代表企业是预期中的三七互娱;另一个分支是并购(例如垂直整合为综合集团)。随后商业模式为互联网、移动互联网,峰值利润20-40亿元,代表企业是东方财富。预计随后商业模式为算法,尽管A股尚未明确,但美股、港股的阿里巴巴腾讯控股是代表。其利润峰值超过100亿元。



2017年传媒互联网策略。既然A股算法类传媒互联网公司极少,既然2016年是20%增速行业的偶然内生小年,那么1)买入2017年反转,例如影视游戏公司。2)买入政策红利。具体见申万宏源传媒互联网周建华、施妍、顾晟等。


3.12 传媒互联网2017策略:内生大年反转、政策红利传媒的2010-2016




4.1 财务总结:后劲足的TMT公司或满足以下特征


经过以上分析,发现几个问题:

1)产品模式下,硬件优于软件互联网。硬件公司(电子、通信)的典型指标为效率5-10万,20K-30K人力,对应10-20亿利润,300-500亿市值。最佳软件互联网公司效率高,1K-2K人力,利润上限为5-10亿利润,150-300亿市值。两者差异在于:

a)硬件公司的生产人才红利优于软件互联网公司的开发人才红利。我国生产人才红利开始于约1995年,开发人才红利开始于约2005年,因此硬件产品的发展早于软件互联网产品。

b)开发人才薪酬要求较高,生产人才薪酬要求不够高。软件与互联网公司一直应对前者压力,近年应对有方。硬件公司在2013年开始面对生产人才涨薪的压力,管理费用率上浮,使行业利润率下降。


2)移动互联、算法模式下,软件互联网优于硬件。移动互联典型指标为效率50-100万,2K人力。算法典型指标为效率100-200万,人力不定。其高员工福利解决了开发人才瓶颈,即可以大量吸引外部的开发和算法人才,因而利润暂不清楚上限,强者恒强。


3)TMT四个行业的终极形态都是走向算法,否则其天花板就是硬件20亿利润、500亿市值,软件互联网10亿利润、300亿市值。


4)为什么传媒互联网公司的几乎所有模式公司利润上限暂时都在20亿元?估计是2C属性。从产品模式开始,电视剧、电影、垂直互联网都是2C属性,都有网络性,这点区别于电子、通信、计算机公司。




4.2 财务总结:后劲足的TMT公司或满足以下特征




4.3 估值:优质公司35-40倍支撑指数约持平


投资者经常纠结于PE估值的不均匀,这是商业模式决定的。在电子、计算机、传媒、通信的早期阶段,标的商业模式都类似,客户也割裂。举个例子,10个公司分享100亿利润,每个10亿即可,估值也一致。但是越往后期,商业模式越赢者通吃。10个公司分享100亿利润,第一名70亿利润,第二名20亿利润,第3-10名合计10亿利润。这样第一、第二名的PE估值可以消化,其它公司不可以消化,因此选择优质公司的PE估值,越来越有意义,而不是行业整体估值。


当前优质TMT公司的2017PE估值是35-40倍,其它公司PE没有参考意义。假设2017年TMT利润增速20%(参照之前四个行业属性分析),2018PE为30倍。30XPE是有吸引力的,所以估计2017年整体TMT指数打平。




4.4 趋势:预计2017年中期触底让传媒、计算机更乐观


政策限制是带来2016年TMT的软件部分(计算机、传媒)估值下降的一个因素。假如2017年中期到政策底,估计TMT更加乐观。

在此之前,是低风险偏好阶段,也可能是周期与价值股的高风险偏好阶段。TMT低风险偏好时,应该买入壁垒更高的公司,我们优选“算法类”。而高风险偏好时,可以买入“互联网类”。





4.5 若估值持平或小跌,买高增长领域



归纳一下:


1)假设2017年TMT指数打平成立,除了A)算法企业(半导体设计、大数据、人工智能),还应该买入B)高增长领域(影视游戏、军工安全TMT、轨交信息化、IDC等,这是BETA策略)。C)反转领域(例如各领域竞争力逆势提升的企业,这是ALPHA策略)。这些与TMT四个行业策略的观点一致。


2)假设2017年TMT指数上行(行业比较及宏观策略),买入主题,例如5G、消费金融等


3)上述的1)是攻守兼备的全年TMT策略。


4)注意“赢者诅咒”假设我们的策略是准确的,但是提前反映在上市公司策略或12月:

A)上市公司也认为2017年TMT开始有机会。那么可能2016年上市公司加速扩张人力,导致2017年利润低于预期,2017年全年没有TMT机会。

B)2016年12月即股价反应。那么可能2016年初周期品、“价值股”等性价比优于成长股,2017年不适合投资TMT。

C)假如没有发生A)B)变化,那么申万宏源策略“先价值周期再成长”的判断,2017年即使TMT开始表现弱于周期,但是全年涨幅出色!

D)为什么要有“赢者诅咒”?例如11月撰写策略,12月即完全应验,1个月涨完合理涨幅,2016年熔断后只我们负责,其它人可以“高位一起出来看多,跌到低位开始不负责,转向说看空”。




4.6 若估值持平或小跌,买高增长领域




5.1 了解框架,是为了理解螺旋成长的每一个阶段



为什么要有框架?因为除了上述的6个困难(专用名词多、缺乏体系、业绩勾兑、估值统一、行业比较困难、主题选择困难),TMT大多好公司是螺旋成长的。不了解框架,就可能:


1) 低点因为没业绩看不出收入与成本错配。

2)上涨时因为PE高,没计算稳态PE,错过机会

3)不理解为何2年高增长后突然竞争加剧。

4)不知道为何风险偏好上行后可以主题投资。

5)不清楚稳态利润上限多少,不知道卖点。

6)不知为何利润超预期,因为格局和执行力对于大公司更重要。

7)下跌时不知道原因

8)下跌时低估反身性

9)下跌到一定位置不知什么时候是安全边际。

这就是一个初级分析师第一次写的TMT极简版研究框架和2017年策略,欢迎一起讨论。为了熟悉TMT,希望我们各学科都略晓一二。





5.2 投资者“赢者诅咒”的变体




5.3 上市公司“扩张预热”的变体


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极高寓于极平,至难出于至易;有意者反远,无心者自近也。
——《菜根谭》